เข้าสู่ระบบสร้างวอลเล็ต

M4 ที่มี 32 GB รันอะไรได้บ้าง

โมเดลแบบเปิด 27 จาก 73 โมเดลรันบนเครื่องนี้ได้ดี โดยค่าเริ่มต้น GPU ใช้ได้ราว 24 GB จาก 32 GB และอ่านหน่วยความจำที่ 120 GB/s ซึ่งกำหนดความเร็วในการเขียน มีใน: MacBook Pro (14-inch, M4, 2024), iMac (24-inch, 2024, Two ports), iMac (24-inch, 2024, Four ports), Mac mini (2024) …

ฉลาดที่สุดที่รันได้ดีQwen3.6 35B A3B4 บิต · 19.7 GB · 32–56 tok/sใหญ่ที่สุดที่รันได้ดีQwen3.6 35B A3B4 บิต · 19.7 GB · 32–56 tok/sสำหรับเขียนโค้ดQwen3 Coder 30B A3B Instruct4 บิต · 17.2 GB · 28–51 tok/s

รันได้ดี 27

ใส่ได้และยังเหลือที่สำหรับบริบท ได้ 10 โทเค็นต่อวินาทีขึ้นไป

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Qwen3.6 35B A3B35B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 18.24 บิต19.7 GB32–56
Nemotron 3.5 Lightning 30B A3B30B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 12.94 บิต16.9 GB32–56
MiniCPM5 2B2.52B · ความฉลาด 12.58 บิต2.7 GB20–36
Qwen3.5 9B9B · ความฉลาด 11.24 บิต5.1 GB11–19
Granite 4.2 8B8B · ความฉลาด 11.14 บิต4.5 GB12–21
Granite 4.2 3B3B · ความฉลาด 9.18 บิต3.2 GB17–30
gpt-oss-20b21B · ใช้งาน 3.6B · ความฉลาด 94.25 บิตแบบเนทีฟ13.8 GB28–51
Nemotron 3 Nano 30B A3B30B · ใช้งาน 3.5B · ความฉลาด 8.94 บิต16.9 GB27–48
Gemma 4 E4B8B · ความฉลาด 8.98 บิต8.5 GB11–20
Ministral 3 8B8.9B · ความฉลาด 5.54 บิต5 GB11–19
Nemotron 3 Nano 4B3.97B · ความฉลาด 4.88 บิต4.2 GB13–23
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct30.5B · ใช้งาน 3.3B4 บิต17.2 GB28–51
GLM-4.7 Flash30B · ใช้งาน 3B4 บิต16.9 GB32–56
Gemma 4 26B A4B25.2B · ใช้งาน 3.8B6 บิต20.5 GB17–31
LFM2.5 24B A2B24B · ใช้งาน 2B6 บิต19.5 GB34–60
Qwen3 8B8.2B4 บิต4.6 GB12–21
Llama 3.1 8B Instruct8B4 บิต4.5 GB12–21
Gemma 4 E2B5.1B8 บิต5.4 GB23–40
Qwen3.5 4B4B8 บิต4.3 GB13–22
Phi-4 mini instruct3.8B8 บิต4 GB14–24
Llama 3.2 3B Instruct3.21B8 บิต3.4 GB16–28
SmolLM3 3B3B8 บิต3.2 GB17–30
LFM2.5 2.6B2.69B8 บิต2.9 GB19–33
Qwen3.5 2B2B8 บิต2.1 GB26–46
Llama 3.2 1B Instruct1.23B8 บิต1.3 GB42–74
Qwen3.5 0.8B0.8B8 บิต0.9 GB60–107
Qwen3 0.6B0.6B8 บิต0.6 GB90–160

รันได้ แต่ช้า 12

ใส่ได้ แต่ต่ำกว่า 10 โทเค็นต่อวินาที เหมาะกับงานแบบแบตช์ แต่ช้าสำหรับการแชต

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Qwen3.8 27B27B · ความฉลาด 33.76 บิต21.9 GB2–4
Muse Glimmer 30B29.6B · ความฉลาด 17.54 บิต16.7 GB3–6
Gemma 4 31B30.7B · ความฉลาด 14.74 บิต17.3 GB3–6
Granite 4.2 30B30B · ความฉลาด 12.74 บิต16.9 GB3–6
Qwen3.6 27B27B6 บิต21.9 GB2–4
Devstral Small 2 (24B)24B6 บิต19.5 GB3–5
Magistral Small 1.2 (2509)24B6 บิต19.5 GB3–5
Mistral Small 3.2 (24B)24B6 บิต19.5 GB3–5
Phi-4 Reasoning Vision 15B15B8 บิต15.9 GB3–6
Phi-4 (14B)14B8 บิต14.9 GB4–6
Gemma 4 12B Unified12B8 บิต12.7 GB4–8
Llama 3.3 70B Instruct70B2 บิต คุณภาพต่ำลง21.9 GB2–4

พอใส่ได้พอดี 2

ต้องใช้หน่วยความจำเกือบทั้งหมด ให้เพิ่มขีดจำกัดหน่วยความจำของ GPU และใช้บริบทสั้นๆ

โมเดลเวอร์ชันหน่วยความจำโทเค็น/วินาที
Nemotron 3.5 Bolt 74B A9B74B · ใช้งาน 9B · ความฉลาด 21.42 บิต คุณภาพต่ำลง23.1 GB19–34
Qwen3 Coder Next80B · ใช้งาน 3B · ความฉลาด 9.22 บิต คุณภาพต่ำลง25 GB60–107

ใหญ่เกินไป 32

ต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า 32 GB แม้ที่ 2 บิต

Mac รุ่นอื่น

Mac ทุกรุ่นที่มี 32 GB ไม่ว่าชิปไหน

M4 ที่มีหน่วยความจำมากหรือน้อยกว่านี้:

ชิปใกล้เคียง:

ตัวต่อตัว:

เปรียบเทียบกับ Mac หรือ GPU ใดก็ได้ · M4 สำหรับ AI บนเครื่อง · Mac ที่ดีที่สุดสำหรับรัน LLM บนเครื่อง · Mac ทุกรุ่น

คำถาม

LLM ที่ดีที่สุดสำหรับ M4 ที่มี 32 GB คืออะไร
ในบรรดาโมเดลที่มีคะแนน Intelligence Index เผยแพร่ Qwen3.6 35B A3B ได้คะแนนสูงสุดในกลุ่มที่รันที่นี่ได้ดี: 4 บิต ราว 32–56 โทเค็นต่อวินาที
M4 ที่มี 32 GB รัน Llama 3.3 70B ได้ไหม
ได้ แต่ช้า ที่ 2 บิต (คุณภาพต่ำลง) ราว 2–4 โทเค็นต่อวินาที
gpt-oss-20b เร็วแค่ไหนบน M4
ราว 28–51 โทเค็นต่อวินาที (4.25 บิตแบบเนทีฟ) จากแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 120 GB/s ของชิป

รันด้วย MLX Harness (ฟรี โอเพนซอร์ส) หรือ mlx-lm ของ Apple ในเทอร์มินัล: ทีละขั้นตอน

วิธีคำนวณ

หน่วยความจำ: พารามิเตอร์ของโมเดลที่ 8, 6, 4, 3 หรือ 2 บิตต่อค่าน้ำหนัก บวกสเกลแบบกลุ่มของ MLX (ครึ่งบิตต่อค่าน้ำหนัก) หรือตามรูปแบบเนทีฟของโมเดล แล้วเผื่อที่สำหรับบริบท โดยค่าเริ่มต้น macOS ให้ GPU ใช้หน่วยความจำแบบรวมได้ราว 75% ความเร็ว: แบนด์วิดท์หน่วยความจำหารด้วยจำนวนไบต์ที่อ่านต่อโทเค็น คือเพดานสำหรับหนึ่งบทสนทนา ในผลทดสอบ Apple Silicon แบบสาธารณะของ llama.cpp การรันจริงทำได้ราว 45% ถึง 80% ของเพดานนี้ ซึ่งเป็นช่วงที่แสดงไว้ ตัวเลขเหล่านี้เป็นค่าประมาณ ไม่ใช่ค่าที่วัดจริง วัด Mac ของคุณเองได้ที่ MLX Bench ตัวเลขโมเดลมาจากการ์ดโมเดลทางการของแต่ละโมเดล ตัวเลขชิปมาจากข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคของ Apple ตรวจสอบเมื่อ 2026-10-19 ใช้ข้อมูลเดียวกับ mlx.app/compare

M4 32 GB รัน LLM อะไรได้บ้าง ทุกโมเดลพร้อมความเร็ว